R 删除不完整的天数/保留完整的天数

我有一个来自现场仪器的数据，其中每15分钟测量并记录7个不同参数的值。该数据集可扩展多年。有时仪器出现故障或离线进行预防性维护，记录中的天数不完整。在对数据进行后处理时，我希望删除那些不完整的天数（或者，也可以说，只保留完整的天数）

数据可能是什么样子的一个简短示例：

Date                   Temp
2012-02-01 00:01:00    18.5
2012-02-01 00:16:00    18.4
2012-02-01 00:31:00    18.6
.
.
.
2012-02-01 23:31:00    19.0
2012-02-01 23:46:00    18.9
2012-02-02 00:01:00    19.0
2012-02-02 00:16:00    19.0
2012-02-03 00:01:00    17.0
2012-02-03 00:16:00    17.1
2012-02-03 00:31:00    17.0
.
.
.
2012-02-03 23:31:00    18.0
2012-02-03 23:46:00    18.2

因此

2012-02-01

和

2012-02-03

是完整的一天，我想删除

2012-02-02

，因为这是一个不完整的一天

将日期转换为天

计算每天的观察次数

仅保留观察次数最多的天数

代码

library(dplyr)
library(lubridate)
dataset %>%
   mutate(Day = floor_date(Date, unit = "day")) %>%
   group_by(Day) %>%
   mutate(nObservation = n()) %>%
   filter(nObservation == max(nObservation)

将日期转换为天

计算每天的观察次数

仅保留观察次数最多的天数

代码

library(dplyr)
library(lubridate)
dataset %>%
   mutate(Day = floor_date(Date, unit = "day")) %>%
   group_by(Day) %>%
   mutate(nObservation = n()) %>%
   filter(nObservation == max(nObservation)

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下面是一个基本的R方法，应该可以工作：

# create a day variable
df$day <- as.Date(df$Date, format="%Y-%m-%d")

# calculate the number of observations per day
df$obsCnt <- ave(df$Temp, df$day, FUN=length)

# subset data: more than 90 observations
dfNew <- df[df$obsCnt > 96,]

#创建一个日变量
df$day这里有一个基本的R方法应该有效：

# create a day variable
df$day <- as.Date(df$Date, format="%Y-%m-%d")

# calculate the number of observations per day
df$obsCnt <- ave(df$Temp, df$day, FUN=length)

# subset data: more than 90 observations
dfNew <- df[df$obsCnt > 96,]

#创建一个日变量
df$day完整的天数是否有固定数量的观察值（大约96条）？是的，完整的一天每天应该有96条观察值（行）？完整的天数是否有固定数量的观察值（大约96条）？是的，完整的一天每天应该有96条观察值（行）